Обеспечение единого пространства для разнородных данных из различных источников, представленных в виде графа знаний. Это позволяет интегрировать информацию независимо от типа и объема, создавая экосистему с настройкой потоковой обработки данных.

Обнаружение сложных закономерностей и аномалий в связанных данных с помощью визуализации в графовом представлении и методов на основе графов, настройка мониторинга и оповещений для моментального реагирования на происшествия и события.

Адаптация схемы данных для выполнения любых требований и задач, таких как анализ экономически и юридически связанных групп лиц для определения кредитных рисков, оценка финансовых потоков для полного и своевременного обслуживания ссудной задолженности, установление связей с банком для определения резервов на возможные потери по ссудам с целью адекватной оценки качества обслуживания долга, анализ скрытой деятельности заемщиков, мониторинг транзакций по установленным правилам проверки, выявление аффилированности, проверка документов и социального окружения для предотвращения мошеннических действий, отслеживание триггеров и уведомлений от систем мониторинга ИТ-инфраструктуры, поиск узких мест в цепочках интеграций, моделирование нагрузки на конфигурационные единицы ИТ-ландшафта.

Наличие высокопроизводительных графовых алгоритмов и широкого инструментария обработки данных для выявления паттернов, кластеров и тенденций, скрытые глубоко в сложных взаимосвязях. Адаптация к применению различных моделей машинного обучения и графовых нейронных сетей (ML и GNN) для анализа данных.